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语音评测之——websocket

前言 前段时间小编收到一份测试任务要求对搜狗输入法的语音功能进行评测评测任务主要拆分为评测语料的选取和整理,硬件的调研和采购,评测工具的开发以及评测的执行和结果整理。 小编负责评测工具服务端的开发工作,主要使用了websocket的技术,此次与大家做一个简单的分享。 评测过程 语音评测过程中由web端连接音响实现语音的播放功能,手机客户端接收语音并处理。 评测过程会逐条播放音频,每一条音频播放后web端需要知道每个手机客户端的状态(是否语音处理完毕,是否准备好接收下一条语音等等),以此来决定何时开始播放下一条音频;同理客户端也需要实时接收到web端的播放状态 整个评测过程中web端和客户端需要频繁通信,所以我们需要选择一个合适的通讯技术以保证效率和质量。 在本次评测过程中由于客户端与服务端通信频繁,且对实时性要求较高,开始便考虑使用长连接的方式。

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ASR(语音识别)评测学习

一、引言 小编新接触语音SDK项目,SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目,识别效果是至关重要的一环,识别效果评测也是一项测试重点。 希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、评测指标及评测模型 1、语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 语音识别,也被称自动语音识别,所要解决的问题是让机器能够 4、语音识别(ASR)评测指标 语音识别(ASR)评测指标:WER(字错误率)和SER(句错误率) (1). 1、ASR评测方案设计——确定测试场景(简单举例) 考虑评测的各种影响因素,需要先确定某些维度(下例),制定一个测试场景评测: 确定:语种分类(普通话)、声音来源(人声录音)、对话方式(单人)、语音内容 ;调研用户top N的数据内容类型;收集⾼频的badcase; 4、ASR评测方案执行——过程设计 小编所在项目的ASR评测需要基于语音SDK进行,具体执行方案还在修订,遇到的问题和解决方案,小编在实践总结后再总结分享

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    为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。

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    【AI专栏】语音合成系统评测介绍

    中文在实际口语发音时,存在一系列复杂的的变调规则,如一/不变调,上声变调等。这类规则的处理不当会导致合成的语音与平时发音习惯不符,听来怪异。 3、韵律异常。 在合成语音过程中引入背景噪声、字词间隔不顺畅。 二、客观评测 针对前后端可能存在的问题,本评测方法选择如下语料和指标对TTS系统做客观评测。 ,准备测试语料,包括语料文本,待检查词汇,标准发音等,合成语音后人工评测发音准确率。 三、主观评测 1、MOS评测 国际上对语音自然度的评测,一般是使用MOS评测,邀请听音人对被测系统输出语音打分衡量。 目前我们的评测是培训众测用户做为听音人,流程大致如下: (1)双方语音音量归一化; (2)语音字词发音准确性校验; (3)生成众测问卷,语音顺序交叉打乱; (4)众测用户培训,试听自然人声和较差合成音锚定打分标准

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    轻松搞懂中文分词的评测

    中文分词操作是中文信息处理的第一站,中文分词效果的好坏直接影响后续自然语言处理任务。 c 中文分词中P、R、F1的计算 由于F1值的本质就是计算精准率P和召回率R的调和平均值,因此有了精准率和召回率,自然可以求出F1值,因此接下来主要介绍如何计算中文分词的精准率和召回率。 前面介绍的混淆矩阵是由分类问题引出的,并且真实的样本个数和预测的样本个数相等,而中文分词是一个分块任务(chunking),并且标准答案的分词和中文分词算法预测分词结果的单词数不一定相等,以"结婚的和尚未结婚的 如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题: 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题? 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中,进而求出精准率和召回率? 综上,中文分词下的精准率和召回率的计算公式如下: ? 依然以"结婚的和尚未结婚的"为例,计算在中文分词下的精准率、召回率以及F1值。 ? ▲中文分词下的三个集合 此时精准率、召回率以及F1值为: ?

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    CCL2022 中文语法纠错评测

    同时,由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异,在一定程度上限制了语法纠错的发展。 我们依托第二十一届中国计算语言学大会(CCL 2022),组织中文语法纠错评测。 本次评测既整合了已有的相关评测数据和任务,又有新开发的数据集,以设置多赛道、统一入口的方式开展比赛任务,同时,我们研制了各赛道具有可比性的评测指标,立足于构建中文语法纠错任务的基准评测框架。 1、任务内容 本次评测设置以下四个赛道: 赛道一:中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务目的是检测并纠正中文文本中的拼写错误(Spelling Errors)。 判定为“音近”或“形近”或“形音兼近”的依据来自相关的汉语语音学、文字学理论及对外汉语教学理论。标注过程采用多人标注再由专家审核的方式以保证标注质量。 赛道二提供CGED-8数据集。

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    Chrome语音搜索评测:效果华丽!可惜大墙相隔

    笔者使用中文普通话进行了一轮评测,识别效果超出我的预期。除了PC端使用场景有限,识别效果仍不够完善,最大的问题是:得访问外国网站。下面是一个简单评测。 如果不访问外国网站,别说语音搜索,访问Google也会经常出现大家熟悉的界面。 评测总结: Google语音搜索对于中文用户来说具备可用性。 语音输入除了声音转换为文字外,搜索引擎更需要从自然语言精准理解用户需求,并以知识图谱的形式反馈个性化的结果。从评测看,Google表现优秀。 其身在墙外,但对中文语音和语义识别能力,超出预期。 期待Google语音搜索接下来有两个进展。 第一是突破大墙封锁;第二是与Google Now结合,与移动设备包括智能手机、平板和GoogleGlass等结合,并继续提升对自然语言尤其是中文及方言的理解能力和抗噪能力等,进而推动语音这一全新的人机交互方式的普及

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    中文语言能力评测基准「智源指数」

    智源指数简介 http://cuge.baai.ac.cn/#/ 智源指数是指中文语言理解和生成评测基准,智源指数包含高质量中文自然语言处理数据集、排行榜与在线评测平台,旨在构建全面系统的中文机器语言能力评测体系 ,形成多层次维度的评测方案,力求更加科学、规范、高质量地推进中文自然语言处理技术的标准评测。 智源指数根据标准基线模型(mT5-small)的得分,对参与评测模型的得分进行归一化(括号中显示),最大程度消除不同数据集和评测指标的差异。 主要任务包括: 语言理解-词句级:中文分词、中文分词和词性标注、古诗文标记、命名实体识别、实体关系抽取 语言理解-篇章级:幽默检测、故事情节完形填空、阅读理解 信息获取及问答:反向词典、开放域问答、文档检索 登录个人账号后即可在参与评测页面提交。

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    如何评测语音技能的智能程度(2)——服务提供

    《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第2篇。 “你是做什么行业的?” 前一篇文章,笔者重点谈了【意图理解】维度,本篇文章为大家带来【服务提供】维度的评测点拆解。 在谈及这个模块的时候,评测考量的是场景理解及整合应用CP和SP的能力。 故而内容展示的合理程度,也应该成为一个评测标准。 就算是复杂的内容,也需要做好信息处理,根据用户的情况,分层次分阶段,进行内容展示。 为了帮助大家理解,我举几个语音交互层面的例子。 你通过语音跟对方完成指路行为。注意,这是一个纯语音对话的场景。 故而列为评测点。 阶段性结尾 写东西不光光是罗列和定义评测点是什么,笔者更期望在每个点上,加入更多的业务思考和理解。 ?

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    如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解

    《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第1篇。 平日里研究各种各样的语音助手,输出各种类型的调研分析报告,以培养自己的业务敏锐度,同时也研究各种框架型知识以丰富自己的知识库。 不过多举例,但是有无处理方案,应该纳入进评测点。 【意图理解】(5)目标达成表现 核心考量点:帮助用户达成目标中间所花费的成本。 所以在当前的技术实现下,输出了过往在工作中一些评测产品以及处理问题的具体表现。 实际上,原本在意图理解这个单元模块,有更多评测点去列举,但是受限于篇幅以及能力所限,删掉的一些内容。 既然是评测指标,自然是有权重之分。 有些是可以努力做好的部分,比如前文中就【意图理解】这个维度提及的5个模块,各个例子的列举,都是基于用户的对话日志后台,是实际业务中非常高频的。

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    如何评测语音技能的智能程度(3)——交互流畅

    《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第3篇。 评测点已经讲完了,十分清晰,几乎每一个互联网从业者都能够说出个1234,然后呢? 语音交互这件事,本身就是因为语音输入的高效性。 当用户发出了需求,希望尽快拿到反馈, 现在的用户极其没有耐心,速度一旦过慢,注定会被弃而不用。 ? 体验各家智能语音助手,在这一块的表现上各不一致,故而列为评测点。 行业新的新手引导教学其实非常多的种类,滑屏海报,蒙版遮罩,文字tips,互动式引导。 同样的,在【交互流畅】这个单元模块,有更多评测点去列举,但是受限于篇幅以及能力所限,删掉的一些内容。保留以及删除评测点的原则,也是基于评测指标的普适性。 同样用提问的方式,列举一下我删除掉的考核点。

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    大规模中文多模态评测基准MUGE发布

    该基准是由达摩院联合浙江大学、阿里云天池平台联合发布,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV专委)协助推出的首个大规模中文多模态评测基准。 其拥有全球最大规模的中文多模态评测数据集,覆盖多种类型的任务,包括图文描述、基于文本的图像生成、跨模态检索等。 考虑到中文多模态领域的蓬勃发展,达摩院智能计算实验室认知智能团队推出了大规模中文多模态评测基准MUGE,拥有当前最大规模的中文多模态评测数据集,覆盖多种类型的任务,包括图文描述、基于文本的图像生成、跨模态检索等 首期主要开放中文多模态相关下游任务数据集和评测榜单,旨在帮助中文多模态研究人员全方位评估算法模型。 E-Commerce IC共包含5w条训练数据和5k条验证集数据,同时提供1w张图片用于在线评测,是目前业界最大的中文电商Caption数据集。

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    如何评测语音技能的智能程度(4)——人格特质

    《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第4篇。 前三篇文章,依次拆解了【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】三个维度,如果这些维度的各个评测指标全部达标,即是一款水平线以上的智能语音助手,但是距离“令人愉悦和兴奋”还少了一个维度,即——人格化。 大厂制造,资源齐备,各个性能表现都十分优秀,同一个时期的产品,硬件配置,技能,语音交互表现差不太多。 现在的语音助手大多是一个工具型产品,并基于此,努力附加人格化。 高德语音导航这个工具的使用体验无疑是做得令人愉悦的,与它们的互动充满了乐趣。 ? 笔者能列举的计算机表现方式:文字、表情、语音、音效、图像、光效、甚至是机器人的肢体动作。这些方式,叠加的越多,其表现力越丰富。

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    智聆口语评测中文版)新品发布

    过去,中文口语评测高度依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、费时费力。 现在,“AI教师“陪你学中文。 功能特性 全年龄段覆盖 支持从儿童到成人,全年龄段覆盖的中文普通话评测打分,针对儿童提供个性化、差异化的评测能力支持。 不是专家,胜似专家 智聆口语评测语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上,可广泛应用于普通话教学业务中。 2 幼教发音启蒙 可针对幼教场景下的语言学习,针对字、词、句子等的发音情况进行语音评测。 ? 3 口语作业批改 可针对培训机构的课后朗读课文以及唐诗等,在学生提交的时候进行在线批改。 ? 欢迎体验中文口语评测 扫描下方小程序码,打开小程序“腾讯教育云”,可体验儿童和成人模式的单词和句子评测

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    Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“中文语音识别”。 进入“中文语音识别”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256 zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    PPASR中文语音识别(入门级)

    在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。 在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作,这种对齐非常浪费时间,而且对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果, requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 数据准备 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集 自定义的语音数据需要符合一下格式: 语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。

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    Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “test”。 dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集,分别是Aishell,Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus,THCHS 自定义的语音数据需要符合一下格式: 语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。

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    指标权重设计——如何评测语音技能的智能程度(终篇)

    《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第5篇,也是最后一篇。 评测语音技能的智能程度有4大维度: 如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解 如何评测语音技能的智能程度(2)——服务提供 如何评测语音技能的智能程度(3)——交互流畅 如何评测语音技能的智能程度( 如果某个玩具/手办具备语音交互功能,用户非常在意玩具/手办的语音交互是否匹配角色气质,故而对这类用户而言,“人格特质“就要要求高权重。 语音技能评测指标的选择和量化 这份清单花了笔者太多的时间,仍然有太多的问题值得讨论: 为什么是4个维度,而不是5个或者是3个? 基于什么依据设置每个维度的重点和加分项? 语音技能服务的上限和下限 除去调研和评测其他智能语音技能,这份清单的还可以用于服务的产品定位,以及作为清单来评价语音技能服务表现。

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      腾讯云智聆口语评测(SOE)是腾讯云推出的中英文口语评测产品,支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测,支持单词(词语),句子等多种模式,支持发音准确度(GOP),流利度,完整度,重音准确度等全方位打分机制,专家打分相似度 95% 以上。

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